## FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (FSAW) UNTUK ANALISA KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL
Sumanto 1 , Lita Sari marita 2
1 STMIK Nusa Mandiri Sukabumi; Jl. Veteran II No. 20-A, Sukabumi, Jawa Barat , 0266-214411, Teknik Informatika
2 AMIK BSI Jakarta, Jl. Rs. Fatmawati No. 24 Pondok labu, Jakarta Selatan. 021-7500282, Manajemen Informatika e-mail: 1 sumanto@nusamandiri.ac.id , 2 lita.lsm@bsi.ac.id

## Abstrak
PT.  Andalan  Finance  Indonesia  (AFI)  merupakan  perusahan  yang  bergerak dibidang pembiayaan kredit motor, mobil dan rental mobil. Dalam KPM ini, perusahaan yang  membiayai  pengkreditan  mobil  ini  disebut  finance.  Jenis  KPM  di  dalam  sistem kredit  termasuk  dalam  kredit  konsumtif,  yaitu  kredit  yang  diberikan  finance  kepada pihak  ketiga/perorangan  (termasuk  karyawan  sendiri)  untuk  keperluan  konsumsi berupa  barang  atau  jasa  dengan  cara  membeli,  menyewa,  atau  mengkredit.  Adapun faktor-faktor  yang  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  oleh  bagian  Credit Analyst,  yaitu  kepribadian  pemohon  kredit,  kemampuan  membayar  pemohon  kredit dan  kondisi  ekonomi  pemohon  kredit.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti, maka dapat disimpulkan, dengan adanya sistem pendukung keputusan untuk menentukan  kelayakan  pemberian  kredit  mobil  pada  PT  Andalan  Finance  Indonesia, Tbk  akan  membantu  dalam  memberikan  rekomendasi  dan  pertimbangan  dalam pengambilan keputusan realisasi kredit berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak perusahaan.
Kata kunci -  FSAW, Kredit, Pemberian, Mobil, Kelayakan

## Abstract
PT. Andalan Finance Indonesia (AFI) is a company engaged in the financing of motor credits, cars and car rental. In this KPM, the company that finance the crediting of  this  car  is  called  finance.  The  types  of  KPM  in  the  credit  system  are  included  in consumer  credit,  ie  credit  finance  to  third  parties  /  individuals  (including  employees themselves)  for  consumption  purposes  in  the  form  of  goods  or  services  by  buying, renting, or crediting. The factors used as a reference in decision making by the Credit Analyst,  the  personality  of  credit  applicants,  the  ability  to  pay  credit  applicants  and economic  conditions  of  credit  applicants.  Based  on  research  conducted  by  the researcher,  it  can  be  concluded,  with  the  decision  support  system  to  determine  the feasibility of giving car loan to PT Andalan Finance Indonesia, Tbk will assist in giving recommendation  and  consideration  in  decision  of  credit  realization  based  on  criteria determined by the company.
Keywords - FSAW, Credit, Giving, Car, Feasibility

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pembelian secara kredit adalah sistem pembelian barang yang pada umumnya customer diwajibkan membayar sejumlah uang muka, kemudian sisa dari  harga  barang  dibayar  secara  mengangsur  selama  periode  waktu  tertentu. Sistem  pembelian  ini  sangat  membantu  para  customer  yang  tidak  dapat melakukan  pembelian  secara  tunai.  Namun  demikian,  ada  beberapa  hal  yang perlu  dipertimbangkan  apabila  membeli  suatu  barang  dengan  sistem  ini,  yaitu besar  suku  bunga  yang  ditawarkan  oleh  dealer.  Sistem  ini  memang  banyak yang  memanfaatkan,  tetapi  karena  keterbatasan  dana  pada  customer  maka sistem  kredit pada  dealer  merupakan  alternatif  yang  2  banyak  dipilih.  Sebagai contoh adalah dalam pembiayaan Kredit Pemilikan Mobil (KPM).
PT. Andalan Finance Indonesia (AFI) merupakan perusahan yang bergerak dibidang  pembiayaan  kredit  motor,  mobil  dan  rental  mobil.  Dalam  KPM  ini, perusahaan yang membiayai pengkreditan mobil ini disebut finance. Jenis KPM di  dalam  sistem  kredit  termasuk  dalam  kredit  konsumtif,  yaitu  kredit  yang diberikan finance kepada pihak ketiga/perorangan (termasuk karyawan sendiri) untuk  keperluan  konsumsi  berupa  barang  atau  jasa  dengan  cara  membeli, menyewa, atau mengkredit. Penggunaan KPM dalam segi jangka waktu (tenor) yang  ditawarkan  finance  maksimal  4  tahun.  Sistem  tenor  yang  terdapat  pada KPM  termasuk  dalam  kategori  kredit  jangka  panjang  yaitu  kredit  yang  masa pengembaliannya paling panjang. Kredit jangka panjang waktu pengembaliannya  diantara  3  sampai  5  tahun.  Penawaran  angsuran  kredit dalam  kepemilikan  mobil  yang  ditawarkan  oleh  finance  kepada  customer bersifat  In  Advance,  yaitu  sebuah  perhitungan  angsuran  KPM  dimana  dalam total uang muka sudah termasuk angsuran pertama, administrasi, dan asuransi. Untuk  bisa  mengambil  KPM,  maka  finance  biasanya  tidak  membayar  100% harga  mobil  tersebut. Umumnya  finance  hanya  akan  membiayai  sekitar  70%  - 80% dari harga mobil, dan sisanya yang 20% - 30% berasal dari uang customer yang akan dianggap sebagai uang muka oleh finance. Bagian 70% - 80% dana tersebut  menjadi  hutang  bagi  customer  yang  harus  dicicil  pembayarannya dengan disertai bunga.
Pada  umumnya  perusahaan  leasing  merekrut  tenaga  kerja  di  bagian Credit  Analyst  untuk  melakukan  analisis  terhadap  kemampuan  membayar pemohon  kredit  dan  survey  lapangan.  Banyaknya  pemohon  kredit  yang mengajukan  kredit  dengan  kondisi  ekonomi  yang  berbeda-beda  menuntut kejelian  Credit  Analyst  dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam  menentukan konsumen  layak  kredit,  seorang  Credit  Analyst  memperhatikan  beberapa prinsip faktor-faktor yang ada. Adapun faktor-faktor yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan oleh bagian Credit Analyst, yaitu kepribadian pemohon kredit,  kemampuan  membayar  pemohon  kredit  dan  kondisi  ekonomi  pemohon kredit.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kasus  kredit  macet  yang  menyebabkan berkurangnya  profit  perusahaan  leasing  dapat  diminimalisir  tergantung  dari kinerja  Credit  Analyst  dalam  proses  menentukan  konsumen  kredit.  Sehingga seorang  Credit  Analyst  dituntut  untuk  bekerja  cepat  dan  teliti  dalam menganalisa  banyaknya  data  pemohon  kredit  yang  masuk  sehingga  tidak menutup  kemungkinan  terjadi  human  error,  seperti  kesalahan  perhitungan, salah  membaca  data,  dll.  Oleh  karena  itu,  dalam  upaya  membantu  Credit Analyst  dalam  kegiatan  pengambilan  keputusan  konsumen  layak  kredit,
diperlukan sebuah model sistem pendukung keputusan berbasis komputer yang dapat  memberikan  kemudahan  dalam  melakukan  analisa  data,  perhitungan penilaian  kriteria  pemohon  kredit  sesuai  faktorfaktor  diatas,  serta  membantu pengolahan  data  pemohon  kredit  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur diatas.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian menurut Ali (2009:2) merupakan suatu cara untuk memahami sesuatu  dengan  melalui  penyelidikan  atau  melalui  usaha  mencari  bukti-bukti yang muncul sehubungan dengan masalah itu, yang dilakukan secara hati-hati sekali sehingga diperoleh pemecahannya.
Dari  batasan-batasan  diatas  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  yang dimaksud dengan metodologi penelitian adalah suatu cabang ilmu pengetahuan yang  membicarakan  atau  mempersoalkan  mengenai  cara-cara  melaksanakan penelitian  yaitu  meliputi  kegiatan-kegiatan  mencari,  mencatat,  merumuskan, menganalisis,  sampai  menyusun  laporannya  berdasarkan  fakta-fakta  atau gejala-gejala secara ilmiah.
Penelitian  dapat  digolongkan  menurut  sudut  tinjauan  tertentu,  menurut Sutrisno 3)(2009:41) jenis-jenis penelitian dapat digolongkan sebagai berikut:
1)  Menurut bidangnya
Penelitian  dapat  meliputi  misalnya  penelitian  pendidikan,  penlitian pertanian, penelitian hukum, penelitian ekonomi, penelitian agama.
2)  Menurut tempatnya
Penelitian  dapat  meliputi  misalnya  penellitian  laboratorium,  penelitian perpustakaan, penelitian kancah.
3)  Menurut pemakaiannya Penelitian dapat meliputi penelitian murni (dasar) dan penelitian terapan
(terpakai).
4)  Menurut tujuan umumnya
Penelitian dapat meliputi penelitian eksploratif,
penelitian develompmental dan penelitian verifikatif.
5)  Menurut tarapnya Penellitian dapat meliputi penelitian inferensial
6)  Menurut pendekatannya
Penelitian  dapat  meliputi  penelitian  longitudinal  dan  penelitian  cross sectional.

## 2.1. Populasi dan Sample
Sekaran (2008) mengungkapkan pengertian populasi sebagai keseluruhan kelompok, orang, kejadian atau hal-hal yang menarik bagi peneliti untuk  ditelaah.  Mengacu  kepada  pengertian  yang  dikemukakan  oleh  Sekaran (2008) tersebut, maka dapat dipahami bahwa populasi bisa berupa sekelompok orang,  misalkan  sekelompok mahasiswa  Indonesia  (Jumlah  seluruh  mahasiwa di Indonesia), Sekelompok pedagang kaki lima di Indonesia (Seluruh pedagang kaki  lima  di  Indonesia),  dan  sekelompok  dosen  di  Indonesia.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  populasi  adalah  sekelompok  orang,  kejadian,  atau  hal-hal yang menarik untuk diteliti yang telah dibatasi oleh peneliti itu sendiri.
Menurut  Zulganef  (2008),  Sampel  didefinisikan  sebagai  bagian  atau subset  dari  populasi  yang  terdiri  dari  anggota-anggota  populasi  yang  terpilih. Misalkan  peneliti  gunung  berapi  diatas  tidak  dapat  menelaah  semua  letusan gunung  berapi  yang  terjadi  di  Indonesia,  peneliti  tersebut  hanya  mengambil sepuluh  letusan  gunung  berapi  yang  ada  di  Indonesia,  maka  sepuluh  letusan gunung  berapi  yang  ditelaah  oleh  peneliti  tersebut  dinamakan  sampel.  Secara sedeerhana  dapat  dikatan  bahwa  semua  anggota  sampel  adalah  anggota populasi,  tetappi  tidak  semua  anggota  populasi  adalah  anggota  sampel. Anggota  ppopulasi  dinamakan  unsur,  sedangkan  anggota  sampel  dinamakan subjek,  kalau  yang  diteliti  adalah  manusia,  atau  dinamakan  objek  kalau  yang diteliti bukan manusia.
Zulganef (2008) mengemukakan sebagai proses memilih sejumlah unsur populasi  secara  memadai  (sufficient),  sehingga  dengan  mempelajari  sejumlah unsur  tersebut,  dapat  dipahami  karakteristiknya,  dan  karakteristik  tersebut dapat  mengeneralisasi  karakteristik  unsur-unsur  populasi.  Secara  skematis, teknik sampling ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Teknik Sampling
Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa,  teknik  sampling  pada  dasarnya  dapat dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu  Porbability  Sampling  dan  Nonporbabillity sampling. Porbability Sampling meliputi, simple random, Proportionate stratified random,  disproportionate  stratified  random,  dan  area  random.  Nonprobability sampling  meliputi,  sampling  sistematis,  sampling  aksidental,  purposive sampling, sampling jenuh dan snowball sampling.

## 2.2. Logika Fuzzy Simple Additive Weighting Method (SAW)
Menurut  Narbuko  (2009:17),  Logika  adalah  ilmu  pengetahuan  tentang asas, aturan, hukum-hukum, susunan, atau bentuk pikiran manusia yang dapat mengantar pikiran tersebut pada suatu kebenaran. Dengan pengertian itu logika tidak  membahas  tentang  proses  mengingat-ingat,  tetapi  membahas  dan mempelajari  masalah  penalaran.  Perlu  dipahami  bahwa  penalaran  merupakan salah  satu  cara  berpikir  tetapi  bukan  setiap  berpikir  merupakan  penalaran. Penalaran merupakan suatu rangkaian proses untuk mencari keterangan dasar yang merupakan kelanjutan dari keterangan lain yang diketahui lebih dulu.
Menurut Kusumadewi (2010:17), teori himpunan fuzzy diperkenalkan oleh Lotfi a.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Zadeh  memberikan  definisi  tentang  himpunan fuzzy,  logika  fuzzy  merupakan  merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk soft computing.
Pada  dasarnya  ada  2  model  operator  fuzzy,  yaitu  operator-operator  dasar yyang  dikemukakan  oleh  Zadeh;  dan  operator-operator  alternatif  yang dikembangkan  dengan  menggunakan  konsep  transformasi  tertentu.  Seperti halnya  himpunan  konvensional,  ada  beberapa  operasi  yang  didefinisikan secara  khusus  untuk  mengkombinasikan  dan  memodifikasi  himpunan  fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau a-predikat.
Ada 3 operator dasar yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu: AND, OR, dan NOT.
1.  Operator AND
Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan. A- predikat  sebagai  hasil  operasi  dengan  operator  AND  diperoleh  dengan mengambil  nilai  keanggotaan  terkecil  antarelemen  pada  himpunan- himpunan yang bersangkutan.
2.  Operator OR Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi  union  pada  himpunan.  A- predikat  sebagai  hasil  operasi  dengan  operator  OR  diperoleh  dengan mengambil  nilai  keanggotaan  terbesar  antarelemen  pada  himpunan- himpunanyangg bersangkutan.
3.  Operator NOT Operator  ini  berhubungan  dengan  operasi  komplemen  pada  himpunan.
A-predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan  nilai  kenaggotaan  elemen  pada  himpunan  yang bersangkutan.
Metode  ini  sering  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  ini  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  ini membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari aloternatif Ai pada atribut Cj, i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai:
Nilai Vi yang lebih besar mengidentifikasi bahwa Ai lebih terpilih.

## 2.3. Kerangka Pemikiran
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengamati  dan  menganalisa  data konsumen  calon  pengajuan  KPM  dengan  menggunakan  tecknologi  informasi yang berhubungan dengan system cerdas.  Berikut adalah kerangka pemikiran dalam bentuk gambar.
Gambar 2. Kerangka Pemikiran Keterangan dari gambar diatas adalah:

## 1.  Problems
Penulis  menganalisa  masalah  yang  terjadi  pada  seleksi  konsumen dalam pengajuan KPM di Andalan Finance Indonesia dan permasalahan yang  sering  terjadi  adalah  ketidak  akuratan  dalam  seleksi  konsumen dalam  pengajuan  KPM  di  Andalan  Finance  Indonesia  baru  yang  tidak sesuai.
2.  Approach
Penulis  menggunakan  Fuzzy  SAW  untuk  menyelesaikan  permasalahan yang  dihadapi  yaitu  tentang  ketidak  akuratan  data  seleksi  konsumen dalam  pengajuan  KPM  di  Andalan  Finance  Indonesia.  Karena  dengan fuzzy  SAW  data  konsumen  akan  dibuat  perbobot,  normalisasi  dan dijumlahkan  sesuai  aturan  fuzzy  SAW  sehingga  didapat  hasil peringkingan, dan dari hasil peringkingan tersebut didapatlah hasil yang akurat.
3.  Development
Penulis  menggunakan  bantuan  software  Microsoft  office  khususnya Microsoft  Excel  untuk  mengolah  data  seleksi  konsumen  dalam pengajuan  KPM  di  Andalan  Finance  Indonesia  dengan  aturan  yang sudah diterapkan oleh fuzzy SAW.
4.  Implementation
Setalh hasil peringkingan didapat maka penulis menerapkan hasil dari peringkingan dengan fuzzy SAW untuk diterapkan pada bagian Acc di Andalan Finance Indonesia Khususnya untuk konsumen KPM..
5.  Measurement
Setelah fuzzy SAW di buat penulis dapat menganalisa hasil pembobotan apakah  sudah  sesuai  atau  belum,  membandingkan  hasil  perhitungan manual dengan fuzzy SAW, dan mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan seleksi konsumen dalam pengajuan KPM di Andalan Finance Indonesia.
PROBLEMS Ketidak akuratan dalam seleksi pengajuan KPM RESULT P P e e n n e e r r i i m m a a a a n n K K P P M M l l e e b b i i h h a a k k u u r r a a t t d d e e n n g g a a n n F F u u z z z z y y S S i i m m p p l l e e A A d d d d i i c c t t i i v v e e W W e e i i g g h h t t e e d d ( ( S S A A W W ) ) APPROACH Fuzzy SAW DEVELOPMENT Microsoft Excel IMPLEMENTATION Andalan Finance Indonesia MEASUREMENT Analisa Hasil Pembobotan S S i i m m p p l l e e A A d d d d i i c c t t i i v v e e W W e e i i g g h h t t e e d d ( ( S S A A W W ) ) Penerimaan KPM yang Akurat

## 6.  Result
Hasil yang didapat adalah data konseumen yang mengajukan KPM yang lebih  akurat  dengan  menggunakan  fuzzy  SAW,  dimana  pada perhitungan  manual  dan  perhitungan  dengan  FSAW  di  bandingkan, apakah sudah sesuai atau belum.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode yang digunakan oleh peneliti dalam merancang sistem cerdas dalam seleksi konsumen dalam pengajuan KPM pada Andalan Finance Indonesia adalah sebagai berikut:
1.  Sumber Data
a.  Data Primer
Adalah  data  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  sumber,  misalnya data-data  hasil  diskusi  langsung  dengan  bagian  pengesahan  di Andalan Finance Indonesia untuk mendapatkan criteria penilaian calon konsumen baru khususnya dalam pengajuan KPM.
b.  Data Sekunder
Merupakan  data  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung,  misalnya  dari dokumentasi,  literatur,  buku,  jurnal,  dan  informasi  lainnya  yang  ada hubungannya dengan masalah yang diteliti.
2.  Sampel Penelitian Sampel  dari  penelitian  ini  adalah  data  calon  konsumen  baru  dalam pengajuan KPM berikut hasil survey dilapangan yang diperoleh dari bagian pengesahan  di  Andalan  Finance  Indonesia  yang  diambil  dengan menggunakan metode Disproportionate stratified random sampling .
3.  Instrument Pendukung Penelitian Dalam melakukan penelitian ini, digunakan alat bantu berupa:
a. Tabel Kriteria penilaian berikut bobot nilainya
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria Bobot Character (Kepribadian) 25 Capital (Uang Muka) 10 Capacity (Kemampuan) 45 Collateral(Jaminan) 10 Condition (Kondisi) 10 b. Tabel Penentuan Nilai Crips pada Kriteria Tabel 2. Nilai Crips kriteria Kepribadian Kriteria Kriteria Pemohon Nilai Crips Kepribadian Sangat Kurang 20 Kurang 40 Cukup 60 Baik 80 Sangat Baik 100
Tabel 3. Nilai Crips kriteria Kemampuan Kriteria Kriteria Pemohon Nilai Crips Kemampuan Sangat Kurang 20 Kurang 40 Cukup 60 Baik 80 Sangat Baik 100 Tabel 4. Nilai Crips kriteria Kondisi Kriteria Kriteria Pemohon Nilai Crips Kondisi Sangat Kurang 20 Kurang 40 Cukup 60 Baik 80 Sangat Baik 100 Tabel 5. Nilai Crips kriteria Uang Muka Kriteria Kriteria Pemohon
Nilai Crips
Uang Muka
< 15% 20 16 – 20% 40 21 – 25% 60 26 – 30% 80  30% 100 Tabel 6. Nilai Crips kriteria Jaminan Kriteria Kriteria Pemohon Nilai Crips Jaminan Tidak Ada 0 Motor Milik Sendiri 50 Mobil Milik Sendiri 75 Rumah Milik Sendiri 100
Penjabaran  Alternatif  Pada  Setiap  Kriteria  Berdasarkan  kriteria  dan  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan, selanjutnya  penjabaran  alternatif  setiap  kriteria  yang  telah  dikonversikan dengan nilai crips. Data dibawah ini adalah data nilai dari 100 calon konsumen yang mengajukan KPM, yang hanya ditampilkan 30.

## Tabel 8. Table konsumen pengajuan KPM
Dari  data  Berdasarkan  data  di  atas,  dibentuk  matriks  keputusan  dengan  label [X] yang dikonversikan dengan nilai crips, seperti tabel berikut:
Tabel 9. Tabel Rating Kecocokan Alternatif pada Setiap Kriteria
Bobot  kriteria  sama  dengan  di  atas,  yaitu:  C1=25%;  C2=10%;  C3=45%; C4=10%;  dan  C5=10%,  maka  penyelesaiannya  adalah  sebagai  berikut:  Vektor bobot  [W]={25,10,40,45,20}  membuat  matriks  keputusan  X,  dibuat  dari  tabel kecocokan sebagai berikut:
80 40 40 50 60
80 60 60 50 80
80 80 60 75 60
60 40 60 75 80
60 60 40 25 60
80 80 60 50 40
60 60 40 25 60
80 40
60 50 60
60 80 60 50 60
80 80 40 50 40 X
Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (rij) dari altenatif Ai pada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan/benefit  =  Maksimum  atau atribut  biaya/cost  =  Minimum).  Apabila  berupa  atribut  keuntungan  maka  nilai crips  (Xij)  dari  setiap  kolom  atribut  dibag  degnan  nilai  crips  Max  (Max  Xij)  dari tiap kolom, sedangkan untuk atrbut biaya nilai crips Min (Xij) dari tiap kolom.
menghitung  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Dimana diambil berdasarkan nilai criteria terbesar dari masing alternative.
Rumus nilai normalisasi diambil berdasarkan :
Sehingga didapat nilai normalisasi untuk Nomor urut 1 sebagai berikut :
1.  Kepribadian
2.  Uang Muka
3.  Kemampuan
4.  Jaminan
5.  Kondisi
Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai  bobot  dari  masing-masing  nilai alternative  berdasarkan  nilai  criteria  dan  bobot  criteria  menggunakan persamaan :
Pada  tahap  selanjutnya  peneliti  Melakukan  proses  penilaian  dengan  cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
0.8 0.5 0.5 0.67 0.6 0.8 0.75 0.75 0.67 0.8 0.8 1 0.75 1.00 0.6 0.6 0.5 0.75 1.00 0.8 0.6 0.75 0.5 0.33 0.6 0.8 1 0.75 0.67 0.4 0.6 0.75 0.5 0.33 0.6 0.8 0.5 0.75 0.67 0.6 0.6 1 0.75 0.67 0.6 0.8 1 0.5 0.67 0.4
Terakhir  menentukan  nilai  preverensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan  cara menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot (W). Penjumlahan hasil kali matriks ternomalisasi menghasilkan angka sebagai berikut:
V1=(0.8*25)+(0.5*10)+(0.5*45)+(0.67*10(0.6*10) V2=(0.8*25)+(0.75*10)+(0.75*45)+(0.67*10(0.8*10)
V3=(0.8*25)+(0.1*10)+(0.75*45)+(0.1*10(0.6*10) V4=(0.6*25)+(0.5*10)+(0.75*45)+(0.1*10(0.8*10) V5=(0.6*25)+(0.75*10)+(0.5*45)+(0.33*10(0.6*10) V6=(0.8*25)+(0.1*10)+(0.75*45)+(0.67*10(0.4*10) V7=(0.6*25)+(0.75*10)+(0.5*45)+(0.33*10(0.6*10) V8=(0.8*25)+(0.5*10)+(0.75*45)+(0.67*10(0.6*10) V9=(0.6*25)+(0.1*10)+(0.75*45)+(0.67*10(0.6*10)
V10=(0.8*25)+(0.1*10)+(0.5*45)+(0.67*10(0.4*10)
Dimana didapat hasil sebagai berikut:
Berikutnya  penulis  melakukan  perangkingan  berdasarkan  hasil  diatas.  Untuk menentukan mana saja yang layak mendapatkan kredit kepemilikan mobil.
Dari  perhitungan  tersebut  diambil  kesimpulan  bahwa  nilai  V1  sampai  dengan V10  adalah  nilai  statis  yang  berubah  hanya  jika  bobot  kriteria  diubah,dan  dari nilai  tersebut  didapatkan  hasil  jika  total  lebih  dari  60  maka  pengajuan  kredit disetujui tetapi jika nilai dibawah 60 maka kredit di tolak.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti,  maka  dapat disimpulkan,  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan kelayakan  pemberian  kredit  mobil  pada  PT  Andalan  Finance  Indonesia,  Tbk akan  membantu  dalam  memberikan  rekomendasi  dan  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan  realisasi  kredit  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan oleh pihak perusahaan.

## 5.SARAN
Untuk  meningkatkan  kinerja  dan  menyempurnakan  sistem  pendukung keputusan yang telah dibuat, peneliti memberikan saran sebagai berikut :
1.  Karena  ketebatasan  waktu,  penulis  hanya  membatasi  pada  5  nilai  pada setiap  kriteria,  yaitu  Sangat  Kurang,  Kurang,  Cukup,  Bagus  dan  Sangat Bagus.  Untuk  pengembangan  sistem  dapat  ditambah  beberapa  variabel nilai lain yang mungkin dapat memperkuat dalam pengambilan keputusan.
2.  Sistem  yang  dirancang  merupakan  sistem  pendukung  keputusan  penilaian kelayakan  kredit  mobil,    untuk  pengembangan  sistem  dapat  dilakukan dengan  merancang  sistem  informasi  pembayaran  kredit  mobil  pada pemohon kredit yang telah diterima.
3.  Sistem  berbasis  web  menjadi  pengembangan  yang  tepat  agar  aplikasi dapat  diakses  dimana  saja,  mengingat  bahwa  PT  Andalan  Finance Indonesia, Tbk banyak memiliki kantor cabang di Jakarta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan fasilitas dan dukungan kepada kami di saat melakukan penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Hadi, Sutrisno. 2001. Metodologi Research Jilid III. Yogyakarta: Andi Offset [2].  Hariyani,  I.,Toruan,  R.L.2010.  Restrukturisasi  dan  Penghapusan  Kredit Macet. Elex Media Komputindo.
http://boeaexplore.wordpress.com/2012/03/22/a pa-itu-crystal-report/
[3]. Kadir, Abdul.2010.Konsep & Tuntunan Praktis Basis Data.Penerbit Andi.
[4].  Kusumadewi,  Sri;  Purnomo,  Hari.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan . Penerbit Graha Ilmu
[5].  Kusumadewi,  Sri;  Hartati,  Sri,  Rentantyo,  wardoyo;  Harjoko,  Agus.  2006. Fuzzy    Multi-Attribute  Decision  Making  (  FUZZY  MADM) .  Penerbit  Graha Ilmu
[6]. Much. Rifqi Maulana, Jurnal Ilmiah ICTech Vol.x No 1 Januari 2012)
[7].  Nugroho,  A.2010.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objek  dengan Metode USDP. Penerbit Andi.
[8]. Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D.Bandung : Alfabeta.
[9].  Turban,  Efraim.2005.Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems, edisi Bahasa Indonesia jilid 1.Penerbit Andi.Yogyakarta.
[10].  Wahab,  R.A.2010.Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Pinjaman Kredit Menggunakan The Satisficing Model. Universitas Komputer Indonesia